最近看到不少公众号都有一些词云图,于是想学习一下使用Python生成可视化的词云,上B站搜索教程的时候,发现了一位UP讲的很不错,UP也给出了GitHub上的源码,是一个很不错的教程,这篇博客主要就是搬运UP主的教程吧,做一些笔记,留着以后看. B站视频链接:https://www.bilibili.com/video/av53917673/?p=1 Github源码:https://github.com/TommyZihao/zihaowordcloud 本课概要 词云是文本大数据可视化的重要

结巴分词 import jieba """ pip install jieba 1.精确模式 2.全模式 3.搜索引擎模式 """ txt = '中国,是以华夏文明为源泉.中华文化为基础,并以汉族为主体民族的多民族国家,通用汉语.汉字,汉族与少数民族被统称为“中华民族”,又自称为炎黄子孙.龙的传人.' # 精确模式(没有冗余) # res = jieba.cut(txt) # 获取可迭代对象res = jieba.lcut(txt) # 获取列表

前言 最近工作中做了几个数据可视化大屏项目,其中也有用到了词云展示,以前做词云都是用python库来生成图片显示的,这次用了纯前端的实现(Ctrl+V真好用),同时顺手做个微博热搜的词云然后记录一下~ 依赖 echarts 4.x echarts-wordcloud 1.1.3 tips:echarts-wordcloud现在有2.0和1.x两个版本,2.0对应echarts 5.x版本 效果 预览地址:http://www.sblt.deali.cn:9000/weibo_top/ 实现过程

一.实验介绍 1.1 实验内容 在互联网时代,人们获取信息的途径多种多样,大量的信息涌入到人们的视线中.如何从浩如烟海的信息中提炼出关键信息,滤除垃圾信息,一直是现代人关注的问题.在这个信息爆炸的时代,我们每时每刻都要更新自己的知识储备,而网络是最好的学习平台.对信息过滤和处理能力强,学习效率就会得到提高."词云"就是为此而诞生的."词云"是对网络文本中出现频率较高的"关键词"予以视觉上的突出,形成"关键词云层"或"

1.词云图 词云图,也叫文字云,是对文本中出现频率较高的"关键词"予以视觉化的展现,词云图过滤掉大量的低频低质的文本信息,使得浏览者只要一眼扫过文本就可领略文本的主旨. 先看几个词云图 简书签约作者标签词云 全国政协常委会工作报告词云图 2.推荐几个不错的词云图工具 Tagul Tagul云可以自定义字体.词云的形状(有爱心.BUS.雪人.人像.UFO等),颜色等,做出来的词云图很酷炫,为网站访问者提供良好的用户体验.用户可以在网站做好词云图,然后印在衣服.杯子.鼠标垫等地方,自己设计

前言 在大数据时代,你竟然会在网上看到的词云,例如这样的. 看到之后你是什么感觉?想不想自己做一个? 如果你的答案是正确的,那就不要拖延了,现在我们就开始,做一个词云分析图,Python是一个当下很流行的编程语言,你不仅可以用它做数据分析和可视化,还能用来做网站.爬取数据.做数学题.写脚本替你偷懒…… 如果你之前没有编程基础,没关系.希望你不要限于浏览,而是亲自动手尝试一番.到完成的那一步,你不仅可以做出第一张词云图,而且这还将是你的第一个有用的编程作品. 安装wordcloud库 请确保你的p

词云小demo jiebawordcloud 一 什么是词云? 由词汇组成类似云的彩色图形.“词云”就是对网络文本中出现频率较高的“关键词”予以视觉上的突出,形成“关键词云层”或“关键词渲染”,从而过滤掉大量的文本信息,使浏览网页者只要一眼扫过文本就可以领略文本的主旨. 二 有什么作用? 1.直观,高大上 2.可装逼,很潇洒 三 准备工作 1.导入包——jieba和wordcloud 命令:pip install jieba 命令:pip install wordcloud 备注:对于pycha

代码如下: # -*- coding:utf-8 -*- import requests import pandas as pd import time import matplotlib.pyplot as plt from wordcloud import WordCloud import jieba header={ 'authorization':'Bearer 2|1:0|10:1515395885|4:z_c0|92:Mi4xOFQ0UEF3QUFBQUFBRU1LMElhcTVDe

词云图,大家一定见过,大数据时代大家经常见,我们今天就来用python的第三方库wordcloud,来制作一个大数据词云图,同时会降到这个过程中遇到的各种坑, 举个例子,下面是我从自己的微信上抓的微信好友签名,制作的词云图:看来用的做多的还是“方得始终”啊 首先我们需要几个库,pip完了导入 import chardet #检测字符类型的类 from wordcloud import WordCloud #词云库 import matplotlib.pyplot as plt #数学绘图库 咱们

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/14233.html 详细说明: "词云"就是数据可视化的一种形式,给出一段文本,根据文本中词语的出现频率而生成的一幅图像,从而过滤掉大量的文本信息,人们只要扫一眼就能够明白文章主旨,使得数据分析的结果更加直观. 准备工作: 1.安装必要的第三方库: pip install wordcloud pip install jieba pip install numpy pip install wxPython 安装P

本文旨在提供爬取豆瓣电影<我不是药神>评论和词云展示的代码样例 1.分析URL 2.爬取前10页评论 3.进行词云展示 1.分析URL 我不是药神 短评 第一页url https://movie.douban.com/subject/26752088/comments?start=0&limit=20&sort=new_score&status=P 第二页url https://movie.douban.com/subject/26752088/comments?sta

一.目的 1. 熟悉jieba库和wordcloud库的使用方法: 2. 熟悉文本词频统计和词云生成的基本方法. 二.内容 1. 从网上自行下载一个长篇英文小说,统计并输出该小说中词频最大的TOP 20结果.利用该文本和wordcloud库.imageio库等,生成一个属于自己的词云图形. 代码: import wordcloud import imageio image=imageio.imread("苹果.jpg") f=open("Free Realms.txt&quo

公号:码农充电站pro 主页:https://codeshellme.github.io 今天来介绍一下如何使用 Python 制作词云. 词云又叫文字云,它可以统计文本中频率较高的词,并将这些词可视化,让我们可以直观的了解文本中的重点词汇. 词的频率越高,词显示的大小也就越大. 1,wordcloud 模块 wordcloud 是一个词云生成器,它不仅是一个 Python 库,还是一个命令行工具.我们可以通过 wordcloud 官方文档,和示例库来学习如何使用它. 在使用 wordcloud

对于在windows(Pycharm工具)里实现一个简单的词云还是经过了几步小挫折,跟大家分享下,如果遇到类似问题可以参考: 1. 导入wordcloud包时候报错,当然很明显没有安装此包. 2. 安装过程中报一个关于 vc++ 编译器的错误. 3. 安装wordcloud成功后,在Pycharm里面执行from wordcloud import WordCloud 报没有WordCloud这个module. 针对上面问题可参考如下解决方案: 1. 运行->cmd : 执行 pip instal

1.jieba库基本介绍 (1).jieba库概述 jieba是优秀的中文分词第三方库 - 中文文本需要通过分词获得单个的词语         - jieba是优秀的中文分词第三方库,需要额外安装 - jieba库提供三种分词模式,最简单只需掌握一个函数 (2).jieba分词的原理 Jieba分词依靠中文词库 - 利用一个中文词库,确定汉字之间的关联概率         - 汉字间概率大的组成词组,形成分词结果 - 除了分词,用户还可以添加自定义的词组 2.jieba库使用说明 (1).jie

概述: 制作词云的步骤: 1.从文件中读取数据 2.根据数据追加在一个字符串里面,然后用jieba分词器将评论分开 3.设置WordCloud词云参数 4.保存最后的结果 数据:使用爬取的豆瓣影评数据 第一步:引入依赖库 # 1.表格库 import csv # 2.jieba分词器 import jieba # 3.算法运算库 import numpy # 4.图像库 from PIL import Image # 5.词云库 from wordcloud import WordCloud 第

借鉴别人的一个小例子,快速生成词云的代码: from wordcloud import WordCloud f = open(u'txt/AliceEN.txt','r').read() wordcloud = WordCloud(background_color="white",width=1000, height=860, margin=2).generate(f) # width,height,margin可以设置图片属性 # generate 可以对全部文本进行自动分词,但是他

wordcloud是优秀的第三方词云展示库,该库以空格为分割线,按照单词出现的频率自动设置字号与颜色实例如下 import wordcloud#词云库 import jieba#分词库 a=open('D:/picture/11.txt','r')#打开一个文本文件,打开方式为r读取 b=a.read()#读取该文件中的内容 a.close()#关闭文件 c=jieba.lcut(b)#将读取的内容进行分词 dd=[] for i in c: if i not in ['.','?',':','

看了好几本大冰的书,感觉对自己的思维有不少的影响.想看看其他读者的评论.便想从当当下手抓取他们评论做个词云.想着网页版说不定有麻烦的反爬,干脆从手机客户端下手好了.果其不然,找到一个书评的api.发送请求就有详情的json返回,简直不要太方便... 要是对手机客户端做信息爬取,建议安装一个手机模拟器. 思路: 在安装好的手机模拟器设置好用来抓包的代理,我用的charles.记得安装证书,不然抓不了https的数据包. 然后安装当当客户端,打开进到书评页面. 然后成功在charles找到了这个接口

1. 词云简介 词云,又称文字云.标签云,是对文本数据中出现频率较高的“关键词”在视觉上的突出呈现,形成关键词的渲染形成类似云一样的彩色图片,从而一眼就可以领略文本数据的主要表达意思.常见于博客.微博.文章分析等. 除了网上现成的Wordle.Tagxedo.Tagul.Tagcrowd等词云制作工具,在python中也可以用wordcloud包比较轻松地实现(官网.github项目): from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pypl

看到一篇有意思的博客 利用微信开放的接口itchat 可以获取登录的微信好友信息 并且利用图像工具显示分析结果 非常的有意思 记录下实现过程 并提供可执行代码 首先要 import itchat 库 这个是微信开源的一个接口 用于登录微信并且查看账户里好友信息服务的 2种导入方法 都可以快速下载库 1.在cmd里可以直接 pip3 install itchat     2.在pycharm中可以依次 File-->Settings-->Project xxx项目-->Project In